随着互联网的快速发展,社交平台已经成为人们作为信息交流,发布与获取不可或缺的平台之一,为人类的生活带来了前所未有的便捷性。与此同时,由于社交平台高度的开放性与自由性,使得用户行为变得极为复杂,导致线上信息的传播过程变得难以控制,为网络安全与社会稳定带来一定的威胁。如何探知社会网络中的信息传播规律,挖掘传播过程中的关键元素,建立有效防范措施是目前亟待研究和解决的问题。本文尝试从在线社交网络入手,对网络中的信息传播规律进行研究,其主要研究工作与贡献如下:1.本文围绕热点话题传播网络中的消息、路径、用户三要素,提出一种基于三部图和多消息的迭代驱动机制溯源方案。首先,引入消息传播网络树状结构,利用用户转发形成的网络结构确定转发用户的传播路径,重构消息传播树。然后,将话题网络看成多消息同时扩散的网络形式,在单消息传播树状图基础上,重构多消息话题传播树网络,构建“消息-路径-用户”话题三部图模型,通过使用三部图构建三类关键元素之间的关联性,用一种关联性的思想来描述话题传播网络规律,而非一种孤立的排序。最后,借鉴排序算法HITS,提出一种循环迭代打分方案,在话题三部图模型中进行迭代打分,同时挖掘出多消息热点话题中的多种关键元素。2.针对热点话题在网络中以多消息共同传播形式的机制,提出一种改进的传播动力学模型。首先,利用参与用户的特征属性与行为信息,分别从内部和外部两方面影响因素求取参与节点的交互能力。然后,利用节点二项分布原理,计算出节点的平均状态转移概率,用来替代动力学模型中的感染率,并求出恢复率。最后,在动力学模型的基础上,结合平均场理论,模拟多消息传播网络趋势,进一步研究同一话题下多消息传播过程中的互影响机制。本文采用新浪微博平台的真实数据,对上述模型进行实验。实验结果表明,本文所设计的模型与优化算法,能够在多消息传播网络中有效地挖掘多种关键元素。同时,能够较好的模拟多消息传播趋势,并进一步地探究多消息传播过程中的互影响关系。